
Los cursos de capacitación de minería de datos locales y dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica los fundamentos de la minería de datos, sus fuentes de métodos, incluyendo la inteligencia artificial, el aprendizaje de máquinas, las estadísticas y los sistemas de bases de datos, y su uso y Aplicaciones.
La capacitación en minería de datos está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Costa Rica o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Costa Rica. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
La capacitacidad de la herramienta
Gerardo Avila - Reckitt Benckizer
Curso: KNIME Analytics Platform for BI
APRENDIZAJE DE UNA HERRAMIENTA NUEVA
MARIA ELENA DOMINGUEZ ESCUDERO - Reckitt Benckizer
Curso: KNIME Analytics Platform for BI
rango de material
Maciej Jonczyk
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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sistematizar el conocimiento en el campo de ML
Orange Polska
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Una gran cantidad de problemas que pueden ser explorados después del entrenamiento
Klaudia Kłębek
Curso: Data Mining z wykorzystaniem R
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El capacitador estaba tan bien informado e incluyó áreas en las que estaba interesado.
Mohamed Salama
Curso: Data Mining & Machine Learning with R
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Muy adaptado a las necesidades.
Yashan Wang
Curso: Data Mining with R
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Me gustan los ejercicios realizados.
Nour Assaf
Curso: Data Mining and Analysis
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El ejercicio práctico y la capacidad del entrenador para explicar temas complejos en términos simples.
youssef chamoun
Curso: Data Mining and Analysis
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La información brindada fue interesante y la mejor parte fue hacia el final cuando recibimos datos de Durex y trabajamos en datos con los que estamos familiarizados y realizamos operaciones para obtener resultados.
Jessica Chaar
Curso: Data Mining and Analysis
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Pensé que la información era interesante.
Allison May
Curso: Data Visualization
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Realmente aprecié que Jeff utilizara datos y ejemplos que fueran aplicables a los datos educativos. Lo hizo interesante e interactivo.
Carol Wells Bazzichi
Curso: Data Visualization
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Aprender sobre todos los tipos de gráficos y para qué se utilizan. Aprendiendo el valor del desorden. Aprendiendo sobre los métodos para mostrar datos de tiempo.
Susan Williams
Curso: Data Visualization
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Entrenador estaba entusiasmado.
Diane Lucas
Curso: Data Visualization
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Me gustó mucho el contenido / Instructor.
Craig Roberson
Curso: Data Visualization
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Soy un aprendiz práctico y esto fue algo que hizo mucho.
Lisa Comfort
Curso: Data Visualization
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Me gustaron los ejemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
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En general, me beneficio de los ejemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
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Disfruté los buenos ejemplos del mundo real, las revisiones de los informes existentes.
Ronald Parrish
Curso: Data Visualization
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Ejercicios de ejemplo; intercambio de experiencias prácticas de trabajo
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Cubo y DV
Alan Xie
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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El maestro tiene un conocimiento exhaustivo del almacén de datos.
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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El maestro explicó en detalle y discutió el ambiente
澳新银行
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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El ejemplo y el material de capacitación fueron suficientes y facilitaron la comprensión de lo que está haciendo.
Teboho Makenete
Curso: Data Science for Big Data Analytics
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El estilo de entrenamiento de Richard lo mantuvo interesante, los ejemplos del mundo real utilizados ayudaron a llevar los conceptos a casa.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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El contenido, ya que me pareció muy interesante y creo que me ayudaría en mi último año en la Universidad.
Krishan Mistry - NBrown Group
Curso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
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Aplicación práctica, ayuda a explicar muchas dudas diferentes.
SGB-Bank S.A.
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Me gustó mucho el mejor.
Halil polat - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Data Mining and Analysis
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El formador se concentró en los temas clave.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Data Mining and Analysis
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Experiencia y gran conocimiento del formador.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Data Mining and Analysis
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Me beneficié de la guía y compartiendo ejemplos de vida + respondiendo a todas las preguntas.
Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso: Data Mining and Analysis
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Realmente disfruté aprendiendo cosas nuevas e interesantes.
SIVECO Romania SA
Curso: Data Mining
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Me beneficié de los buenos ejemplos y la oportunidad de seguir adelante.
Environmental and Climate Change Canada
Curso: Foundation R
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Realmente disfruté de las manos pasadas ejercicios.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Curso: Foundation R
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El entrenador era muy preocupante sobre la comprensión individual.
Muhammad Surajo Sanusi - Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Excel prestó presentación y me da confianza para construir el conocimiento adquirido.
Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Conocimientos de fondo y 'procedencia' del formador.
Francis McGonigal - Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Recursos
Hafiz Rana - Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Go explicaciones de cómo hacemos las cosas.
Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Me siento más seguro con la codificación ahora. Nunca lo he hecho antes, pero ahora entiendo que no es ciencia espacial y puedo hacerlo cuando sea necesario.
Anna Yartseva - Birmingham City University
Curso: Foundation R
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Conocimiento muy bien transferido por el profesor, sin preguntas sin respuesta.
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
Curso: Data Mining and Analysis
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presentando en forma gráfica y discutiendo el siguiente paso, que se llevará a cabo en SQL
Volkswagen Financial Services Polska Sp. z o.o.,
Curso: Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
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Algunos de nuestros clientes


















































Data Mining Subcategorías
Programas de los cursos Data Mining
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a analistas de datos y científicos de datos que desean utilizar Weka para realizar tareas de minería de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Instalar y configurar Weka Comprender el entorno y el banco de trabajo. Realizar tareas de minería de datos utilizando Weka.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a analistas de datos o a cualquiera que desee utilizar SPSS Modeler para realizar actividades de minería de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Comprender los fundamentos de la minería de datos. Aprende cómo importar y evaluar la calidad de los datos con el Modeler. Desarrollar, implementar y evaluar de manera eficiente los modelos de datos.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
En este curso, presentamos los procesos involucrados en KDD y llevamos a cabo una serie de ejercicios para practicar la implementación de esos procesos.
Audiencia
- Analistas de datos o cualquier persona interesada en aprender a interpretar datos para resolver problemas
Formato del curso
- Después de una discusión teórica sobre KDD, el instructor presentará casos de la vida real que requieren la aplicación de KDD para resolver un problema. Los participantes prepararán, seleccionarán y limpiarán conjuntos de datos de muestra y utilizarán sus conocimientos previos sobre los datos para proponer soluciones basadas en los resultados de sus observaciones.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a científicos de datos que desean usar Excel para la minería de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Explore datos con Excel para realizar minería y análisis de datos.
- Use algoritmos de Microsoft para la minería de datos.
- Comprender conceptos en la minería de datos de Excel .
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Aprender a trabajar con SPSS a nivel de independencia
Los destinatarios:
Analistas, investigadores, científicos, estudiantes y todos aquellos que quieran adquirir la capacidad de utilizar el paquete SPSS y aprender técnicas de minería de datos populares.
Si intenta dar sentido a los datos a los que tiene acceso o desea analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...) este curso es para usted.
Está dirigido principalmente a los tomadores de decisiones y las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y qué vale la pena analizar.
No está dirigido a las personas que configuran la solución, esas personas se beneficiarán de la imagen grande sin embargo.
Modo de entrega
Durante el curso se presentarán a los delegados ejemplos prácticos de la mayoría de las tecnologías de código abierto.
Las conferencias cortas serán seguidas por la presentación y los ejercicios simples por los participantes
Contenido y software utilizados
Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, así que verificamos las versiones más recientes posibles.
Cubre el proceso de obtener, formatear, procesar y analizar los datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.
Los delegados serán capaces de analizar grandes conjuntos de datos, extraer patrones, elegir la variable correcta que impacte los resultados para que un nuevo modelo se pronostique con resultados predictivos.
Aprenderá a crear parcelas eficaces y formas de presentar y representar sus datos de una manera que atraiga a los tomadores de decisiones y les ayude a entender la información oculta.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a construir una Bóveda de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos de arquitectura y diseño detrás de Data Vault 2.0 y su interacción con Big Data, NoSQL y AI.
- Utilice las técnicas de bóvedas de datos para habilitar la auditoría, el seguimiento y la inspección de datos históricos en un almacén de datos
- Desarrollar un proceso ETL consistente (consistente) y repetible (Extraer, Transformar, Cargar)
- Construya y despliegue almacenes altamente escalables y repetibles
Audiencia
- Modeladores de datos
- Especialista en almacenamiento de datos
- Especialistas en inteligencia empresarial
- Ingenieros de datos
- Administradores de bases
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar MonetDB y cómo sacar el máximo provecho de ella.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender MonetDB y sus características
- Instalar y comenzar con MonetDB
- Explora y realiza diferentes funciones y tareas en MonetDB
- Acelere la entrega de su proyecto maximizando las capacidades de MonetDB
Audiencia
- Desarrolladores
- Expertos técnicos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Este curso para KNIME Analytics Platform es una oportunidad ideal para que los principiantes, usuarios avanzados y expertos de KNIME se presenten a KNIME , aprendan cómo usarlo de manera más efectiva y cómo crear informes claros y completos basados en los flujos de trabajo de KNIME
al final de esta formación, los participantes podrán:
- comprender áreas importantes de minería de datos, incluyendo la minería de reglas de asociación, análisis de sentimiento de texto, Resumen de texto automático y detección de anomalías de datos.
- compare e implemente diversas estrategias para resolver problemas de minería de datos en el mundo real.
- comprender e interpretar los resultados.
Format del curso
Conferencia y discusión - Interactive.
- muchos ejercicios y prácticas.
implementación práctica de - en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización de
Course
- para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
Desde 2006 KNIME se ha utilizado en la investigación farmacéutica, así como en otras áreas como el análisis de datos del cliente (CRM), la inteligencia empresarial (BI) y el análisis de datos financieros.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a los analistas de datos que desean programar con R en SAS para el análisis de cluster.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Utilizar análisis de cluster para la minería de datos Master R sintaxe para soluciones de cluster. Clusterización jerárquica y no jerárquica. Hacer decisiones basadas en datos para ayudar a mejorar las operaciones empresariales.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Format of the Course
- The course starts with an overview of the most commonly used techniques for process mining. We discuss the various process discovery algorithms and tools used for discovering and modeling processes based on raw event data. Real-life case studies are examined and data sets are analyzed using the ProM open-source framework.
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